Manus的開源替代者之一：OpenManus通用AI智能體框架解析及產品試用

引言

在AI智能體領域，Monica團隊近期發布的Manus被譽為全球首個通用型AI智能體。該項目推出后迅速爆紅，邀請碼一號難求，隨之而來的是各路開發者快速構建了眾多類似的開源替代方案。其中，MetaGPT團隊的5位工程師僅用3小時就開發完成了一個開源版本——OpenManus，短短幾天時間便獲得超過3萬的GitHub星標，再次引發行業廣泛關注。本文將深入解析OpenManus的核心技術原理、架構設計和實際使用體驗，帶領讀者一起探索這個備受矚目的開源AI智能體框架。

OpenManus項目全面概述

OpenManus是一個完全開源的通用AI智能體框架，其核心理念是"No fortress, purely open ground"（無堡壘，純開放之地）。

項目核心特點：

完全開源，無需任何邀請碼即可立即使用
支持多種復雜任務類型的智能處理
提供強大的瀏覽器自動化能力
內置Python代碼執行環境
實現了高效的多智能體協作流程
提供豐富且可擴展的工具調用機制

OpenManus的核心技術原理

精心設計的架構體系

OpenManus采用了高度模塊化、分層的架構設計，大量運用了面向對象的設計模式和最佳實踐。系統按照模塊職責清晰劃分為多個功能層次：

應用層：主入口和運行文件（main.py、run_flow.py等）
智能體層：實現各種代理的核心行為（app/agent/）
工具層：提供各種功能工具的實現（app/tool/）
基礎設施層：配置管理、日志系統、LLM接口等

項目目錄結構清晰直觀：

app/：核心應用代碼
- agent/：各類智能體實現（Manus、Browser、Tool call等）
- tool/：工具集合實現（Python執行器、瀏覽器操作、文件處理等）
- flow/：多智能體協作的流程管理系統
- prompt/：存儲系統提示模板和指令集
config/：配置文件目錄
examples/：示例代碼和使用案例
workspace/：工作區文件夾，用于存儲智能體生成的所有文件

OpenManus的工作流程詳解

OpenManus的工作流程主要遵循"plan->action->review->action->review…"的循環模式，直到觸發結束條件。具體流程如下：

用戶輸入處理階段：
- 用戶輸入prompt后，系統自動創建智能體實例并傳遞用戶指令
- 智能體將用戶輸入存儲到內部記憶系統（Memory）中
任務計劃制定階段：
- 專門的規劃智能體調用LLM針對prompt進行系統化的任務拆分
- 將復雜問題科學地拆解成一系列邏輯連貫的子任務序列
思考與行動循環階段：
- 思考（Think）：分析當前狀態和歷史記錄，智能選擇最合適的工具
- 行動（Act）：精確執行選定的工具完成特定任務
- 觀察（Observe）：全面收集工具執行的所有結果數據
- 更新記憶：將執行結果記錄到內部記憶系統
結果輸出階段：
- 當滿足終止條件（達到最大步數或任務完成標志）時，返回完整結果給用戶

以下是OpenManus核心工作流程的詳細流程圖：

OpenManus智能體工作流程圖

核心代碼實現解析

在agent/planning.py文件中，OpenManus通過以下關鍵代碼創建初始任務計劃：

async def create_initial_plan(self, request: str) -> None:"""Create an initial plan based on the request."""logger.info(f"Creating initial plan with ID: {self.active_plan_id}")messages = [Message.user_message(f"Analyze the request and create a plan with ID {self.active_plan_id}: {request}")]self.memory.add_messages(messages)response = await self.llm.ask_tool(messages=messages,system_msgs=[Message.system_message(self.system_prompt)],tools=self.available_tools.to_params(),tool_choice=ToolChoice.AUTO,)# ... 后續處理代碼

而在agent/toolcall.py文件中，實現了智能體思考和行動的核心功能：

async def think(self):"""Process current state and decide next actions using tools"""# ... 讓LLM智能選擇最合適的工具執行任務response = await self.llm.ask_tool(messages=self.messages,system_msgs=[Message.system_message(self.system_prompt)]if self.system_promptelse None,tools=self.available_tools.to_params(),tool_choice=self.tool_choices,)# ... 后續處理代碼async def act(self):"""Execute tool calls and handle their results"""# ... 調用具體的工具執行任務for command in self.tool_calls:result = await self.execute_tool(command)# ... 后續處理代碼

OpenManus詳細安裝與使用指南

安裝OpenManus環境

OpenManus提供了兩種便捷的安裝方法，強烈推薦使用uv方式進行安裝。

方法一：使用conda環境管理

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt

方法二：使用uv包管理工具（推薦方式）

本文測試環境為Windows 11系統，因此下面腳本使用的是Windows PowerShell命令。不過Linux/macOS用戶也可參考注釋中的對應命令。

# 安裝uv工具
# Linux/macOS系統使用：
# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows PowerShell使用：
iwr -useb https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex# 安裝OpenManus項目
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
uv venv --python 3.12
# source .venv/bin/activate  # Unix/macOS系統使用
.venv\Scripts\activate # Windows系統使用
uv pip install -r requirements.txt# 安裝瀏覽器自動化工具（可選但推薦）
playwright install

為什么強烈推薦使用uv？

uv是一款現代化的Python包管理工具，相比傳統的pip和conda，它具有以下顯著優勢：

極速安裝效率：uv采用Rust語言編寫，安裝依賴包的速度比傳統pip快5-10倍
智能依賴解析：uv能更準確地解析和處理復雜的依賴關系網絡
并行下載與安裝：uv支持多線程并行下載和安裝包，大幅提高配置效率
高效緩存機制：uv擁有更智能的緩存策略，有效減少重復下載
一體化虛擬環境管理：uv集成了虛擬環境創建和管理功能
最小化依賴沖突：uv的先進依賴解析算法可以有效減少依賴沖突問題

對于大型復雜項目如OpenManus，使用uv可以顯著減少環境配置時間，并有效降低依賴沖突的風險。

配置OpenManus連接大語言模型

OpenManus需要正確配置LLM API才能正常使用。詳細步驟如下：

創建個人配置文件：

cp config/config.example.toml config/config.toml

編輯config/config.toml添加您的API密鑰和自定義設置：

# 全局LLM配置
[llm]
model = "gpt-4o"  # 默認使用OpenAI的gpt-4o模型
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替換為您的OpenAI API密鑰
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

值得特別注意的是，雖然官方文檔默認推薦使用OpenAI的gpt-4o模型，但只要遵守OpenAI接口協議規范的其他API服務商也完全可用。在本文測試中，我成功將配置更換為常用的API供應商OpenRouter，并成功調用了目前Agent能力最強的大語言模型Claude 3.7 Sonnet。

只需按照下面的示例修改配置文件中的相關參數即可輕松完成替換：

[llm]
model = "anthropic/claude-3.7-sonnet"        # 使用的大語言模型
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"  # API服務端點URL
api_key = "sk-or-..."  # 替換為您的OpenRouter API密鑰
max_tokens = 8192                           # 響應中的最大token數量
temperature = 0.0                           # 控制生成結果的隨機性

OpenManus實戰測試與效果展示

安裝配置完成后，只需執行一行簡單命令即可立即運行OpenManus：

python main.py

為了與原版Manus的運行效果進行直觀對比，我在Manus上選取了一個Tesla股票分析案例作為測試基準。如下圖所示，Manus通過系統規劃、數據搜集、綜合分析等一系列步驟，最終生成了一份完整的專業分析報告。

Manus生成的Tesla股票分析報告示例

因此，在OpenManus的命令行交互界面中，我輸入了完全相同的指令：“幫我做一下Tesla的股票投資分析報告，以Markdown格式輸出”。隨后，OpenManus立即開始執行任務規劃，自動啟動瀏覽器搜集相關資料，最后成功撰寫了一份結構完整的專業分析報告。

下圖展示了OpenManus工作過程的實時截圖，可以清晰看到OpenManus自動打開了瀏覽器并主動搜集Tesla相關財務數據和市場信息：

OpenManus智能體工作場景實錄

最終，OpenManus按照用戶要求將分析結果以Markdown格式保存到了workspace目錄下。我使用Markdown Preview Enhanced插件在Cursor編輯器中打開了生成的文件，效果如下圖所示。不難發現，OpenManus生成的報告在結構組織和內容質量上與原版Manus的效果高度相似。

OpenManus生成的Tesla股票分析報告

OpenManus多模型性能測試與成本分析

借助OpenRouter的靈活接口，我得以自由切換不同大語言模型來執行相同的股票分析任務。下面是詳細的測試結果記錄：

GPT-4o測試：
- 實驗結果：20步操作后卡死，重復困在某個特定步驟上
- 任務完成情況：任務未能成功完成
- API調用成本：0.6美元
Claude 3.7 Sonnet測試：
- 實驗結果：僅用17步順利完成所有任務
- 任務完成質量：生成的分析報告專業度高，內容豐富
- API調用成本：0.912美元
Gemini Flash 2.0測試：
- 實驗結果：同樣用17步完成全部任務
- 任務完成質量：生成的報告質量一般，部分分析深度不足
- API調用成本：僅需0.028美元，極具成本優勢

需要說明的是，20步操作是OpenManus的默認最大嘗試步數限制。通過以上對比測試可以清晰看出，OpenManus與不同大語言模型的適配效果存在明顯差異。即便是高端的GPT-4o模型也不能保證每次都能成功執行完整流程，而Claude 3.7 Sonnet在任務完成效率和輸出質量上表現最為出色，但成本也相對較高。從性價比角度考慮，Gemini Flash 2.0雖然輸出質量稍遜，但其極低的調用成本使其成為預算有限場景下的理想選擇。